第二章数字图像处理基础
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(3)同时对比度：人眼对亮暗程度所形成的 “黑”“白”感觉具有相 对性，即按对比度c感觉物体亮度对比。
第二章数字图像处理基础
2.1 人的视觉特性
例：同时对比度：即当背景暗时看起来要亮些，而当背景亮时 看起来要暗些。
第二章数字图像处理基础
2.1 人的视觉特性
（4）马赫带（Mach BandMach Band）效应 视觉系统有过高或过低估计不同亮度区域的边界值的现象
第二章数字图像处理基础
2.2 色度学基础
三基色原理
根据人眼结构，所有颜色都可看作是3个基本颜
色——红（R，red），绿（G，green）和蓝（B，
blue）——的不同组合。 R 波长700 nm G 波长546.1 nm B 波长435.8 nm
则任一彩色可表示为： C=R(R)+G(G)+B(B)
原 图 像
RGB模型
HSI 模型变换
I分量 S分量 H分量
I分量图 像处理
RGB 模型变换
结果 图像
第二章数字图像处理基础
2.3 光度学
景物图像可看作二维幅频辐射场，目前我们 研究的是从热辐射、雷达、光波（包括可见波） 等各种频率辐射形成的图像，频率不同，生成的 图像也并不相同，因此，有必要对光度学进行研 究。
I=Φ/4π 对于面光源
第二章数字图像处理基础
2.2 色度学基础
（1）RGB模型
品红(255,0,255)
蓝(0,0,255)
青(0,255,255)
白(255,255,255)
红(255,0,0)
黑(0,0,0)
绿(0,255,0)
黄(255,255,0)
R:200
G:50
面向彩色显示器或打印机
B:120
第二章数字图像处理基础
第二章数字图像处理基础
2.3 光度学
研究光度学的几个量：
（1）发光强度 设某个点光源向各个方向都均匀辐射，则可以定义
光强为发射到单位立体角的光通量。 I=dΦ/dΩ
立体角的单位为sr，光强的单位是cd（坎），光通量的 单位是lm，1cd＝1lm/sr
由于光源向四周均匀辐射，球面有4π的立体角， 所以
3. 视细胞：视网膜上集中了大量视细胞，分为两类： 锥状细胞：明视细胞，在强光下检测亮度和颜色； 杆(柱)状细胞：暗视细胞，在弱光下检测亮度，无色彩感觉。
其中，每个锥状视细胞连接着一个视神经末梢，故分辨率
高，分辨细节、颜色；多个杆状视细胞连接着一个视神经末梢，
故分辨率低，仅分辨图的轮廓。 4. 人眼成像过程
然后闭上右眼，用你的左眼盯着“十字”，将 图像放置在你前方约16～35厘米远，并慢 慢的靠近你，你会发现“点”会消失（注视 “十字”）。
第二章数字图像处理基础
2.2 色度学基础
颜色模型
各种表示颜色的方法，称做颜色模型。目前使用最 多的是面向机器（如显示器、摄像机、打印机等）的 RGB 模型和面向颜色处理（也面向人眼视觉）的 HSI HSV ）模型。
2.2 色度学基础
（2）HSI模型:面向彩色处理最常用模型
HSI模型的三个属性: 色调H（hue） 饱和度S（saturationsaturation） 亮度I（intensityintensity）。
第二章数字图像处理基础
2.2 色度学基础
RGB和HSI之间的模型转换：
（1）RGB转换到HSI （2）HSI转换到RGB 常见数字图像处理流程，其中包含了RGB模型和HSI模 型之间的转换。
2.1 人的视觉特性
三、人眼的亮度感觉
(1) 图像 “黑”“白”（ “亮”、“暗”）对比参数 对比度 : C=Bmax/Bmin 相对对比度 : Cr=(B-B0)/B0
(2)人眼亮度感觉范围
①总范围很宽（C=108）
②人眼适应某一环境亮度后，范围限制 适当平均亮度下： C=103 很低亮度下：C=10
人眼的机理与照相机类似：
1. 瞳孔：透明的角膜后是不透明的虹膜， 虹膜中间的圆孔称为瞳孔，其直径可调节， 从而控制进入人眼内之光通量。 (照相机光圈作用)
2. 晶状体：瞳孔后是一扁球形弹性 透明体，其曲率可调节，以改变焦距， 使不同距离的图在视网膜上成象。 （照相机透镜作用）
第二章数字图像处理基础
2.1 人的视觉特性
第二章数字图像处理基础
2.2 色度学基础
颜色的三个属性:
（1）色调 色调由可见光光谱中各波长的分量来决定，是彩色
光的基本性质。 （2）饱和度
它反映了彩色的浓淡，取决于彩色中白色光的含量， 白光越多，彩色越淡。 （3）亮度
指彩色光对人眼的刺激程度，与光的能量有关。
第二章数字图像处理基础
盲点试验
在纸上绘制类似于如下的图像（点和十字 之间的距离为5～10厘米）
光信号
生理电信号
视细胞
视神经
视神经中枢
大脑成像
第二章数字图像处理基础
2.1 人的视觉特性
二、人的视觉Biblioteka Baidu型
（1）点光源的表示函数
点源可以用 函数表示，表示平面图像的二维
(x, y)dxdy 1
(x,
y)
0
, x 0, y 0 , 其他
则任意一幅图像可表示为：
函数为：
f(x,y)f(,)(x,y)dd
第二章 数字图像处理基础
2.1 人的视觉特性 2.2 色度学基础 2.3 光度学 2.4 图像的数字化 2.5 坐标变换
第二章数字图像处理基础
2.1 人的视觉特性
一、人眼成像
晶状体
视网膜
晶状体相当于透镜 虹膜控制进光量 视网膜上布满锥细胞和杆细胞，分别负责彩色和黑白 视觉
第二章数字图像处理基础
2.1 人的视觉特性
第二章数字图像处理基础
2.1 人的视觉特性
（2）光学成像系统的表示
f (x, y)
光学成像系统
T [·]
g(x, y)
第二章数字图像处理基础
2.1 人的视觉特性
（3）人的视觉模型
f1
h1( x )
低通
f2
log( x) 对数
f3
h2 ( x )
高通
f4
H 1( )
H 2 ( )
第二章数字图像处理基础
马赫带效应的出现，是因为人眼对于图像中不同空间频率具有不同 的灵敏度，而在空间频率第二突章变数处字图就像出处理现基了础 “欠调”或“过调”。
2.1 人的视觉特性
(5)主观亮度S与实际亮度B之间的关系
S=KlnB+k0 (6)人眼亮度感觉之应用
若一幅原图像经过处理，恢复后得到重现图像，重现 图像的亮度不必等于原图像的亮度，只要保证二者的对 比度及亮度层次（灰度级）相同，就能给人以真实的感 觉。
第二章数字图像处理基础
2.1 人的视觉特性
例：同时对比度：即当背景暗时看起来要亮些，而当背景亮时 看起来要暗些。
第二章数字图像处理基础
2.1 人的视觉特性
（4）马赫带（Mach BandMach Band）效应 视觉系统有过高或过低估计不同亮度区域的边界值的现象
第二章数字图像处理基础
2.2 色度学基础
三基色原理
根据人眼结构，所有颜色都可看作是3个基本颜
色——红（R，red），绿（G，green）和蓝（B，
blue）——的不同组合。 R 波长700 nm G 波长546.1 nm B 波长435.8 nm
则任一彩色可表示为： C=R(R)+G(G)+B(B)
原 图 像
RGB模型
HSI 模型变换
I分量 S分量 H分量
I分量图 像处理
RGB 模型变换
结果 图像
第二章数字图像处理基础
2.3 光度学
景物图像可看作二维幅频辐射场，目前我们 研究的是从热辐射、雷达、光波（包括可见波） 等各种频率辐射形成的图像，频率不同，生成的 图像也并不相同，因此，有必要对光度学进行研 究。
I=Φ/4π 对于面光源
第二章数字图像处理基础
2.2 色度学基础
（1）RGB模型
品红(255,0,255)
蓝(0,0,255)
青(0,255,255)
白(255,255,255)
红(255,0,0)
黑(0,0,0)
绿(0,255,0)
黄(255,255,0)
R:200
G:50
面向彩色显示器或打印机
B:120
第二章数字图像处理基础
第二章数字图像处理基础
2.3 光度学
研究光度学的几个量：
（1）发光强度 设某个点光源向各个方向都均匀辐射，则可以定义
光强为发射到单位立体角的光通量。 I=dΦ/dΩ
立体角的单位为sr，光强的单位是cd（坎），光通量的 单位是lm，1cd＝1lm/sr
由于光源向四周均匀辐射，球面有4π的立体角， 所以
3. 视细胞：视网膜上集中了大量视细胞，分为两类： 锥状细胞：明视细胞，在强光下检测亮度和颜色； 杆(柱)状细胞：暗视细胞，在弱光下检测亮度，无色彩感觉。
其中，每个锥状视细胞连接着一个视神经末梢，故分辨率
高，分辨细节、颜色；多个杆状视细胞连接着一个视神经末梢，
故分辨率低，仅分辨图的轮廓。 4. 人眼成像过程
然后闭上右眼，用你的左眼盯着“十字”，将 图像放置在你前方约16～35厘米远，并慢 慢的靠近你，你会发现“点”会消失（注视 “十字”）。
第二章数字图像处理基础
2.2 色度学基础
颜色模型
各种表示颜色的方法，称做颜色模型。目前使用最 多的是面向机器（如显示器、摄像机、打印机等）的 RGB 模型和面向颜色处理（也面向人眼视觉）的 HSI HSV ）模型。
2.2 色度学基础
（2）HSI模型:面向彩色处理最常用模型
HSI模型的三个属性: 色调H（hue） 饱和度S（saturationsaturation） 亮度I（intensityintensity）。
第二章数字图像处理基础
2.2 色度学基础
RGB和HSI之间的模型转换：
（1）RGB转换到HSI （2）HSI转换到RGB 常见数字图像处理流程，其中包含了RGB模型和HSI模 型之间的转换。
2.1 人的视觉特性
三、人眼的亮度感觉
(1) 图像 “黑”“白”（ “亮”、“暗”）对比参数 对比度 : C=Bmax/Bmin 相对对比度 : Cr=(B-B0)/B0
(2)人眼亮度感觉范围
①总范围很宽（C=108）
②人眼适应某一环境亮度后，范围限制 适当平均亮度下： C=103 很低亮度下：C=10
人眼的机理与照相机类似：
1. 瞳孔：透明的角膜后是不透明的虹膜， 虹膜中间的圆孔称为瞳孔，其直径可调节， 从而控制进入人眼内之光通量。 (照相机光圈作用)
2. 晶状体：瞳孔后是一扁球形弹性 透明体，其曲率可调节，以改变焦距， 使不同距离的图在视网膜上成象。 （照相机透镜作用）
第二章数字图像处理基础
2.1 人的视觉特性
第二章数字图像处理基础
2.2 色度学基础
颜色的三个属性:
（1）色调 色调由可见光光谱中各波长的分量来决定，是彩色
光的基本性质。 （2）饱和度
它反映了彩色的浓淡，取决于彩色中白色光的含量， 白光越多，彩色越淡。 （3）亮度
指彩色光对人眼的刺激程度，与光的能量有关。
第二章数字图像处理基础
盲点试验
在纸上绘制类似于如下的图像（点和十字 之间的距离为5～10厘米）
光信号
生理电信号
视细胞
视神经
视神经中枢
大脑成像
第二章数字图像处理基础
2.1 人的视觉特性
二、人的视觉Biblioteka Baidu型
（1）点光源的表示函数
点源可以用 函数表示，表示平面图像的二维
(x, y)dxdy 1
(x,
y)
0
, x 0, y 0 , 其他
则任意一幅图像可表示为：
函数为：
f(x,y)f(,)(x,y)dd
第二章 数字图像处理基础
2.1 人的视觉特性 2.2 色度学基础 2.3 光度学 2.4 图像的数字化 2.5 坐标变换
第二章数字图像处理基础
2.1 人的视觉特性
一、人眼成像
晶状体
视网膜
晶状体相当于透镜 虹膜控制进光量 视网膜上布满锥细胞和杆细胞，分别负责彩色和黑白 视觉
第二章数字图像处理基础
2.1 人的视觉特性
第二章数字图像处理基础
2.1 人的视觉特性
（2）光学成像系统的表示
f (x, y)
光学成像系统
T [·]
g(x, y)
第二章数字图像处理基础
2.1 人的视觉特性
（3）人的视觉模型
f1
h1( x )
低通
f2
log( x) 对数
f3
h2 ( x )
高通
f4
H 1( )
H 2 ( )
第二章数字图像处理基础
马赫带效应的出现，是因为人眼对于图像中不同空间频率具有不同 的灵敏度，而在空间频率第二突章变数处字图就像出处理现基了础 “欠调”或“过调”。
2.1 人的视觉特性
(5)主观亮度S与实际亮度B之间的关系
S=KlnB+k0 (6)人眼亮度感觉之应用
若一幅原图像经过处理，恢复后得到重现图像，重现 图像的亮度不必等于原图像的亮度，只要保证二者的对 比度及亮度层次（灰度级）相同，就能给人以真实的感 觉。